#导入NumPy与线性回归模型
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#输入训练集数据
x=np.array([[100],[113],[90],[89],[60],[70],[50],[45],[55],[78]])								#房屋面积
y=np.array([[301],[324],[285],[296],[200],[260],[300],[120],[180],[245]])					             #售价
#建立模型，训练模型
model=LinearRegression()	             #建立基于最小二乘法的线性回归模型
model.fit(x,y)			             #开始训练模型
#求解线性回归方程参数
print("w=",model.coef_[0],"b=",model.intercept_)
#导入画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
#求模型预测值
y2=model.predict(x)
#设置坐标轴
plt.xlabel('面积')						#图形横轴的标签名称
plt.ylabel('售价')						#图形纵轴的标签名称
plt.rcParams['font.sans-serif']='Simhei'	                           #中文文字设置为黑体
plt.axis([40,125,100,400])		#设置图像横轴与纵轴的最大值与最小值
#绘制并显示图形
plt.scatter(x,y,s=60,c='k',marker='o')		              #绘制散点图
plt.plot(x,y2,'r-')		               #绘制直线，第3个参数表示红色实线
plt.show()		               #显示图形